지식샘터

뚝딱! 데이터 과학

기후 데이터로 데이터 과학 정복하기

★ 본 강좌 핵심 포인트 ★

- 데이터 과학과 선형회귀에 대해 쉽고 간단하게 이해할 수 있어요.

- 기상자료개방포털(KMA)의 사용법을 알려드려요.

- 기후 데이터를 사용하여 수집-전처리-분석-시각화-활용을 실습과 함께 경험할 수 있어요.

- 엔트리의 '데이터 분석'블록의 사용법을 익힐 수 있어요.

- 앞으로 수업에서 사용하실 수 있는 피피티, 엔트리 작품, 코드를 공유해드려요.

Q. 강의는 어떻게 진행되나요?

   - 기초 이론, 시연, 실습으로 차근차근 한 걸음씩! 기후 데이터를 활용한 데이터 과학 수업을 경험해보세요.

Q. 준비물은 무엇이 있나요?

   - PC와 웹캠만 준비하세요. 다른 건 저희가 전부 준비해드려요!

Q. 수강 혜택이 있나요?

   - 강의 후 실습에 사용했던 관련 모든 자료를 공유해드립니다. 수업에 바로 활용하세요!

★인공지능, 빅데이터 등과 관련하여 중요성이 커진 '데이터과학'! 데이터를 수집, 분석하는 과정인 데이터과학에 대한 기초적인 지식을 알려드립니다.

★학생들과 함께 쉽게 데이터과학을 경험해보실 수 있도록 학급데이터/우리 주변에 있는 데이터를 활용한 교과융합형 수업 방법을 안내드립니다. 바로 적용 가능한 데이터 수집의 다양한 도구와 엔트리를 활용한 데이터 시각화와 분석을 쉽게 배워보세요!

★인공지능, 빅데이터 등과 관련하여 중요성이 커진 '데이터과학'! 데이터를 수집, 분석하는 과정인 데이터과학에 대한 기초적인 지식을 알려드립니다.

★학생들과 함께 쉽게 데이터과학을 경험해보실 수 있도록 학급데이터/우리 주변에 있는 데이터를 활용한 교과융합형 수업 방법을 안내드립니다. 바로 적용 가능한 데이터 수집의 다양한 도구와 엔트리를 활용한 데이터 시각화와 분석을 쉽게 배워보세요!

< 데이터를 활용한 인공지능코딩 수업 완전 정복 시리즈 >

“뚝딱! 데이터과학” 연수 시리즈!!

👍뚝딱! 데이터과학, 데이터과학 이해하기 - 해당강좌

👍뚝딱! 데이터과학, 엔트리 데이터 정복하기

👍뚝딱! 데이터과학, 인구데이터 정복하기

👍뚝딱! 데이터과학, 기상테이터 정복하기

<뚝딱! 데이터과학, 데이터과학 이해하기>에서는

데이터, 빅데이터의 개념을 알고 데이터과학 수업의 필요성과 방법에 대해 알아봅니다.

데이터과학 수업 사례와 함께 간단한 데이터 플랫폼을 체험합니다.(워드 클라우드, 엔트리, 기상자료개방포털, 코시스)

쉽고 재미있게 데이터과학 수업의 기초와 수업 사례를 알아볼 수 있어요.

데이터 나와라 뚝딱! 인공지능 나와라 뚝딱!

★ 이런 분께 권해드려요★

   🧑 “데이터과학이 뭐야?!” 호기심 많은 선생님

   👩 “코딩은 좀 해봤는데 뭐 더 해볼 것 없나?!” 열정 많은 선생님

   🧒 “다양한 과목에 다 사용할 수 있는 새로운 수업 방법 없나?!” 모험심 많은 선생님

   👨 “AI, 코딩 활용하고 싶지만 수업자료 만들기는 번거로워.” 업무가 많은 선생님

Q. 강의는 어떻게 진행되나요?

   - 기초 이론, 시연, 실습으로 데이터과학 수업의 시작부터 끝까지를 경험시켜드립니다.

Q. 사전준비는?

   - PC와 카메라만 준비하세요. 다른 건 저희가 전부 준비해드려요!

Q. 수강혜택이 있나요?

   🎁 강의 후 실습관련 모든 자료를 자료실에 올려드립니다. 수업에 바로 활용하세요.

   🎁 수강하시는 분들 중 추첨을 통해 ⭐다방 커피쿠폰을 드립니다!

Q. 다른 시리즈 강좌는 무엇이 있나요? 모두 다 들어야 하나요?

- 아니요. 모든 강좌를 다 듣지 않아도 충분히 배울 수 있습니다.

뚝딱! 데이터 과학

기후 데이터로 데이터 과학 정복하기

★ 본 강좌 핵심 포인트 ★

- 데이터 과학과 선형회귀에 대해 쉽고 간단하게 이해할 수 있어요.

- 기상자료개방포털(KMA)의 사용법을 알려드려요.

- 기후 데이터를 사용하여 수집-전처리-분석-시각화-활용을 실습과 함께 경험할 수 있어요.

- 엔트리의 '데이터 분석'블록의 사용법을 익힐 수 있어요.

- 앞으로 수업에서 사용하실 수 있는 피피티, 엔트리 작품, 코드를 공유해드려요.

Q. 강의는 어떻게 진행되나요?

   - 기초 이론, 시연, 실습으로 차근차근 한 걸음씩! 기후 데이터를 활용한 데이터 과학 수업을 경험해보세요.

Q. 준비물은 무엇이 있나요?

   - PC와 웹캠만 준비하세요. 다른 건 저희가 전부 준비해드려요!

Q. 수강 혜택이 있나요?

   - 강의 후 실습에 사용했던 관련 모든 자료를 공유해드립니다. 수업에 바로 활용하세요!

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쉽고 재미있게 데이터과학 수업의 기초와 수업 사례를 알아볼 수 있어요.

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★ 이런 분께 권해드려요★

   🧑 “데이터과학이 뭐야?!” 호기심 많은 선생님

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   🧒 “다양한 과목에 다 사용할 수 있는 새로운 수업 방법 없나?!” 모험심 많은 선생님

   👨 “AI, 코딩 활용하고 싶지만 수업자료 만들기는 번거로워.” 업무가 많은 선생님

Q. 강의는 어떻게 진행되나요?

   - 기초 이론, 시연, 실습으로 데이터과학 수업의 시작부터 끝까지를 경험시켜드립니다.

Q. 사전준비는?

   - PC와 카메라만 준비하세요. 다른 건 저희가 전부 준비해드려요!

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Q. 다른 시리즈 강좌는 무엇이 있나요? 모두 다 들어야 하나요?

- 아니요. 모든 강좌를 다 듣지 않아도 충분히 배울 수 있습니다.

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Q. 사전준비는?

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Q. 다른 시리즈 강좌는 무엇이 있나요? 모두 다 들어야 하나요?

- 아니요. 모든 강좌를 다 듣지 않아도 충분히 배울 수 있습니다.

본 강좌는 풍선터뜨리기 게임과 놀이공원에 사람이 가장 적은 달 찾기를 통해서 SW 및 AI교육, 데이터 교육의 기초를 익히는 강좌입니다. 풍선터뜨리기 게임에서는 복제본, 조건문, 변수, 오브젝트 크기 및 모양, 신호, 장면, 인공지능 사물인식의 개념 및 활용 등에 대해서 배울 것입니다. 또한 놀이공원에 사람이 가장 적은 달 찾기의 경우에는 공공데이터 가져오기, 데이터 가공하기, 데이터 분석하기, 데이터를 표나 그래프로 시각화하기 등에 대해 배울 것입니다. 본 강좌의 수준은 SW 및 AI수업, 데이터 수업을 처음 시작하시려는 분과 이제 막 시작하신 분입니다. 타강좌와의 차별성은 본 수업은 실제 수업을 할 때 도움이 될 수 있도록 실습과 노하우를 공유해 드리며 수강생을 위한 많은 자료를 공유해 드린다는 점입니다.

본 강좌는 풍선터뜨리기 게임과 놀이공원에 사람이 가장 적은 달 찾기를 통해서 SW 및 AI교육, 데이터 교육의 기초를 익히는 강좌입니다. 풍선터뜨리기 게임에서는 복제본, 조건문, 변수, 오브젝트 크기 및 모양, 신호, 장면, 인공지능 사물인식의 개념 및 활용 등에 대해서 배울 것입니다. 또한 놀이공원에 사람이 가장 적은 달 찾기의 경우에는 공공데이터 가져오기, 데이터 가공하기, 데이터 분석하기, 데이터를 표나 그래프로 시각화하기 등에 대해 배울 것입니다. 본 강좌의 수준은 SW 및 AI수업, 데이터 수업을 처음 시작하시려는 분과 이제 막 시작하신 분입니다. 타강좌와의 차별성은 본 수업은 실제 수업을 할 때 도움이 될 수 있도록 실습과 노하우를 공유해 드리며 수강생을 위한 많은 자료를 공유해 드린다는 점입니다.

본 강좌는 엔트리 데이터분석 탭과 인공지능 모델학습을 활용한 작품을 직접 만들어보는 강좌입니다.

본 강좌는 실습 중심으로 진행되며, 실습 내용과 코드는 강의자료로 모두 제공됩니다.

강좌를 통해 실습해보는 내용은 다음과 같습니다.

1) 엔트리에서 진단평가 데이터 테이블을 직접 만들고 분석해봅니다.

2) 엔트리에서 제공하는 빅데이터 테이블을 활용해 간단한 프로젝트를 만들어봅니다. 

3) 엔트리 인공지능 모델학습(k-nn, 선형회귀, 군집)을 각각 실습하며 간단한 프로젝트를 만들어 봅니다. 

엔트리를 통해 좀 더 심화된 인공지능 수업을 하고 싶으셨다면

엔트리를 통해 데이터과학의 입문 수업을 하고 싶으셨다면

강좌를 지금 바로 신청해보세요!

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본 강좌는 실습 중심으로 진행되며, 실습 내용과 코드는 강의자료로 모두 제공됩니다.

강좌를 통해 실습해보는 내용은 다음과 같습니다.

1) 엔트리에서 진단평가 데이터 테이블을 직접 만들고 분석해봅니다.

2) 엔트리에서 제공하는 빅데이터 테이블을 활용해 간단한 프로젝트를 만들어봅니다. 

3) 엔트리 인공지능 모델학습(k-nn, 선형회귀, 군집)을 각각 실습하며 간단한 프로젝트를 만들어 봅니다. 

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